基于Django和Vue的微博情感分析系统源码解析

资源摘要信息:"该资源为一个基于Python语言，使用Django框架和Vue.js前端框架开发的微博用户情感分析系统。系统旨在通过微博数据来分析和识别用户的情感倾向，为相关研究或者市场分析提供支持。 系统技术架构详解： 前端技术部分： 1. vue-cli：Vue.js官方提供的一个基于Vue.js进行快速开发的完整系统。它利用了webpack这一现代JavaScript应用的模块打包器，提供了一个快速且可配置的开发环境。 2. Vue.js：一个渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面。它易于上手，且可以自底向上逐层应用。Vue.js的核心库只关注视图层，易于学习，而且非常灵活、轻便。 3. Vuex：作为Vue.js的状态管理模式和库，它充当整个应用的状态管理中心，集中管理所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。 4. Axios：一个基于Promise的HTTP客户端，适用于浏览器和node.js环境。它主要用于发起异步请求，支持Promise API和拦截器等功能。 后端技术部分： 1. Python：一种广泛使用的高级编程语言，具有简单易学、表达能力强和丰富的库支持等特点，非常适合快速开发各种类型的应用程序。 2. Django：一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循MVC架构模式，内置大量的组件，能快速构建安全且可维护的网站。 3. xadmin：基于Django的一个第三方后台管理工具，提供了强大的后台管理界面，支持主题切换、国际化等高级功能。 4. Scrapy：一个开源的快速爬虫框架，用于爬取网站数据并提取结构化数据，适用于数据挖掘、信息处理或历史存档等。 5. scrapydserver：是一个用于部署和运行Scrapy项目的服务器应用，通过它可以方便地部署Scrapy爬虫，并通过API控制爬虫的运行。 6. snowNLP：一个基于Python的自然语言处理库，用于处理中文文本，提供了诸如文本分类、情感分析、关键词提取、文本摘要等常用功能。它使用了中文分词库jieba和文本向量化库word2vec等技术。 系统文件结构及功能： 1. extra_apps：该目录包含xadmin后台管理系统的源代码和配置文件，为系统管理员提供了一个可视化的后台管理界面。 2. scrapydserver：在该目录下安装部署了Scrapy爬虫，用于爬取微博数据。通过Scrapy框架可以快速爬取数据，并将数据存储到相应的数据库中。 3. src：存放Django项目的源代码，包括应用、模型、视图、模板等。Django app中编写了用于与前端交互的RESTful API接口。 4. webview：该目录包含了整个系统前端的Vue.js代码，是用户交互的主要界面。 5. weibosystem：包含Django项目的wsgi配置文件和url配置文件，wsgi文件作为服务器和应用框架之间的接口，url配置则定义了URL模式与视图函数之间的映射关系。 综合来看，该系统是一个典型的前后端分离的Web应用，前端负责展示和用户交互，后端处理数据和逻辑运算。通过使用Django的ORM和Scrapy爬虫，系统可以高效地从微博获取数据，并利用snownlp库进行初步的情感分析。"